Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Séance de cours

Étiquetage (a.k.a. Étiquetage des séquences)

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de lemmatisation, de marquage PoS, d'étiquetage séquentiel et de marquage poS probabiliste à l'aide de modèles Markov cachés (HMMs). Il explique la formalisation, les algorithmes et l'estimation des paramètres des MHM, ainsi que d'autres approches et l'évaluation de la performance dans le contexte du marquage de la partie de parole (PoS).

Source officielle

Concepts associés (32)

Étiquetage morpho-syntaxique

vignette|C’est une image en language italien En linguistique, l'étiquetage morpho-syntaxique (aussi appelé étiquetage grammatical, POS tagging (part-of-speech tagging) en anglais) est le processus qui consiste à associer aux mots d'un texte les informations grammaticales correspondantes comme la partie du discours, le genre, le nombre, etc. à l'aide d'un outil informatique. Texte original : Nous sommes allées en Bretagne contempler de magnifiques allées couvertes du Néolithique.

Modèle de Markov caché

Un modèle de Markov caché (MMC, terme et définition normalisés par l’ISO/CÉI [ISO/IEC 2382-29:1999]) — (HMM)—, ou plus correctement (mais non employé) automate de Markov à états cachés, est un modèle statistique dans lequel le système modélisé est supposé être un processus markovien de paramètres inconnus. Contrairement à une chaîne de Markov classique, où les transitions prises sont inconnues de l'utilisateur mais où les états d'une exécution sont connus, dans un modèle de Markov caché, les états d'une exécution sont inconnus de l'utilisateur (seuls certains paramètres, comme la température, etc.

Markov model

In probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.

Chaîne de Markov

vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).

Reconnaissance automatique de la parole

vignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.

Afficher plus

Séances de cours associées (51)

Chaînes et algorithmes de Markov

Couvre l'application des chaînes de Markov et des algorithmes pour l'optimisation des fonctions et les colorations des graphes.

Chaînes et applications Markov

Explore les chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications algorithmiques, en mettant l'accent sur la quantification de l'information et la monotonie des états.

Chaînes et applications Markov

Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.

Chaînes Markov et applications Algo

Couvre les chaînes de Markov, l'algorithme Metropolis, la dynamique de Glauber et la dynamique des bains de chaleur.

Chaînes et algorithmes de Markov

Explore l'application des chaînes de Markov dans les algorithmes et les théorèmes garantissant de bonnes représentations.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Étiquetage morpho-syntaxique

Modèle de Markov caché

Markov model

Chaîne de Markov

Reconnaissance automatique de la parole

Afficher plus